我会使用尽量少的数学符号描述梯度，着重于意义而非计算。一个直观的例子，在机器学习领域有个术语叫「梯度下降」，你可以想象在群山之中，某个山的半山腰有只小兔子打算使用梯度下 …

梯度（gradient) 的概念. 在空间的每一个点都可以确定无限多个方向，一个多元函数在某个点也必然有无限多个方向。因此，导数在这无限多个方向导数中最大的一个（它直接反映了函数在这 …

natural gradient在RL里面比较有用，特别是在exploration上。 可以参考VIME，里面推出来的公式就是natural gradient。 以及david blei 的SVI里面也有讲到，里面是假设了所有的prior是exp …

Gradient Reversal Layer. 梯度下降是最小化目标函数，向负的梯度方向优化就是最大化目标函数。 Domain Adaptation by Backpropagation. 这个模型有三部分： 绿色（后文用G指代）：特征提 …

卷积神经网络（CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 …

梯度下降法 (Gradient Descent) 一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术，它以训练数据为条件，来计算损失相对于模型参数的梯度。 通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数， …

速度在x方向的梯度可以用Velocity.Gradient X表示，但是压力用同样形式则不行，请问应该如何处理

2. 广义梯度近似（Generalized Gradient Approximation, GGA） 总的来说，LDA在电子密度改变较快的体系中表现不佳，那么比较容易想到的改进方法就是将 n(\\mathbf{r}) 的一阶梯度包含进 …

而policy gradient 本身是一个 on-policy 的算法，所以 ppo 采用了重要性采样的方式，用重要性权重来修正，使得 off-policy 能近似等同于 on-policy。 重要性采样 policy gradient 是 on-policy …

谢邀。 直接参考Machine Learning：A Probabilistic Perspective（MLAPP）的16.4节——Boosting。 该节概括了几种常用的boosting方法，包括L2Boosting、Gradient Boosting …